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个性化推荐算法实战（可用于毕设） BAT大牛亲授
推荐算法工程师已成为各个大厂炙手可热的岗位，社招起步薪资20k+！本课程，讲师从算法原理到代码实战，细致的讲解个性化推荐算法如何在开发中落地，让你可以建立起自己的推荐算法体系。同时也可以让你掌握算法公式，模型参数迭代等技术的微小细节。
资源目录：
1-1 个性化推荐算法课程导学 (1222).mp4
1-2 个性化推荐算法综述 (1314).mp4
1-3 个性化召回算法综述 (0811).mp4
2-1 LFM算法综述 (1000).mp4
2-2 LFM算法的理论基础与公式推导 (1444).mp4
2-3 基础工具函数的代码书写 (1457).mp4
2-4 LFM算法训练数据抽取 (1537).mp4
2-5 LFM模型训练 (1924).mp4
2-6 基于LFM的用户个性化推荐与推荐结果分析 (1423).mp4
3-1 personal rank算法的背景与物理意义 (1103).mp4
3-2 personal rank 算法的数学公式推导 (0943).mp4
3-3 代码构建用户物品二分图 (1052).mp4
3-4 代码实战personal rank算法的基础版本 (2120).mp4
3-5 代码实战personal rank算法矩阵版本上 (1656).mp4
3-6 代码实战personal rank算法的矩阵版本下 -1 (0210).mp4
3-7 代码实战personal rank算法的矩阵版本下-2 (1158).mp4
4-1 item2vec算法的背景与物理意义 (1253).mp4
4-2 item2vec依赖模型word2vec之cbow数学原理介绍 (1559).mp4
4-3 item2vec依赖模型word2vec之skip gram数学原理介绍 (0925).mp4
4-4 代码生成item2vec模型所需训练数据 (0825).mp4
4-5 word2vec运行参数介绍与item embedding (1456).mp4
4-6 基于item bedding产出物品相似度矩阵与item2vec推荐流程梳理 (1657).mp4
5-1 content based算法理论知识介绍 (1144).mp4
5-2 content based算法代码实战之工具函数的书写 (1718).mp4
5-3 用户刻画与基于内容推荐的代码实战。 (1908).mp4
6-1 个性化召回算法总结与评估方法的介绍。 (1034).mp4
7-1 学习排序综述 (1201).mp4
8-1 逻辑回归模型的背景知识介绍 (1408).mp4
8-2 逻辑回归模型的数学原理 (1347).mp4
8-3 样本选择与特征选择相关知识 (1336).mp4
8-4 代码实战LR之样本选择 (1209).mp4
8-5 代码实战LR之离散特征处理 (1958).mp4
8-6 代码实战LR之连续特征处理 (1531).mp4
8-7 LR模型的训练 (1333).mp4
8-8 LR模型在测试数据集上表现-上 (1738).mp4
8-9 LR模型在测试数据集上表现-下 (2103).mp4
8-10 LR模型训练之组合特征介绍 (1701).mp4
9-1 背景知识介绍之决策树 (1454).mp4
9-2 梯度提升树的数学原理与构建流程 (1412).mp4
9-3 xgboost数学原理介绍 (1127).mp4
9-4 gbdt与LR混合模型网络介绍 (0725).mp4
9-5 代码训练gbdt模型 (1627).mp4
9-6 gbdt模型最优参数选择 (1023).mp4
9-7 代码训练gbdt与LR混合模型 (1922).mp4
9-8 模型在测试数据集表现 上 (2256).mp4
9-9 模型在测试数据集表现 下 (0747).mp4
10-1 背景知识介绍之什么是深度学习 (1106).mp4
10-2 DNN网络结构与反向传播算法 (1723).mp4
10-3 wide and deep网络结构与数学原理介绍 (1112).mp4
10-4 .代码实战wd模型之wide侧与deep侧特征构建 (1600).mp4
10-5 代码实战wd模型之模型对象的构建 (1109).mp4
10-6 wd模型的训练与模型在测试数据集上的表现 (1717).mp4
11-1 学习排序部分总结与回顾 (1206).mp4
12-1 个性化推荐算法实战课程总结与回顾 (0711).mp4
personal_recommendation-master.zip
个性化推荐算法实战.rar
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发表于 2024-1-7 01:21:23
发表于 2024-1-7 08:00:37
